论文解读 Aggregated Deep Feature from Activation Clusters for Particular Object Retrieval

xiaoxiao2021-02-28  4

论文解读 Aggregated Deep Feature from Activation Clusters for Particular Object Retrieval


Chen Z, Kuang Z, Wong K Y K, et al. Aggregated Deep Feature from Activation Clusters for Particular Object Retrieval[C]// the. 2017:44-51.


1 Contribution

1 we propose a clustering based deep feature for particular object retrieval. Activations are frst partitioned into clusters, and are then max-pooled from each of the clusters.

2 In contrast to the previous approaches in which activations are max-pooled from rectangular regions, activations are max-pooled here from clusters with arbitrary shapes and sizes.

    我对这篇论文的理解:此文沿用R-MAC的思想,只是把R-MAC论文的滑动窗口的机制换为了对聚类之后提取MAX pooling,最终构成图片的描述。


2 Review

在2014年提出MAC特征描述,核心思想相当于对每个feature map提max pooling。2016年 提出R-MAC弥补了MAC局部信息不足的缺陷,并取得了明显的提升。本文就是现在feature map做谱聚类,然后对每一个类别做max pooling,最终按照RMAC的思想去做特征描述。

在此简要介绍RAMC 的核心思想:在feature map上设计不同尺度和大小的滑动窗口,并设置移动步长,对滑动窗口对应的每一个feature map上的提取max pooling,形成一个特定维度的向量,再对每一个窗口形成的向量相加,形成了整张图片的特征。


3 Framework

此文主要贡献点就是把谱聚类应用到了特征提取中

Framework-Feature clustering

To better illustrate the benefts of using feature clusters, we defne the following precision measure:

precision=area(rgn)area(gt)area(rgn) rgn 表示使用聚类结果作为目标的定位,gt 表示groundtruth

此图表示设置不同的准确度阈值,location的比率曲线。

聚类方法: N-CUT

NormalizeCut(A,B)=Cut(A,B)/vol(A)+cut(A,B)/vol(B) vol(A)表示A这个类别的容量

N-CUT讲解:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1564808797531801&wfr=spider&for=pc

首行是源图片,第二行是L2正则化后的feature map,第三行是在feature上做NCUT谱聚类之后的结果。

聚类之后,提取每一个类别的feature map上的max pooling,形成一个一维向量,最后再对所有类别的一维向量对应项相加,形成最终的image feature。


Experiments

1 Comparison with R-MAC

2 Comparison with DIR

DIR是指针对特定数据集进行训练的实验结果。

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